<!DOCTYPE html>
<html lang="" xml:lang="">
<head>

  <meta charset="utf-8" />
  <meta http-equiv="X-UA-Compatible" content="IE=edge" />
  <title>R2ML</title>
  <meta name="description" content="机器学习百科全书" />
  <meta name="generator" content="bookdown 0.24 and GitBook 2.6.7" />

  <meta property="og:title" content="R2ML" />
  <meta property="og:type" content="book" />
  
  
  <meta property="og:description" content="机器学习百科全书" />
  <meta name="github-repo" content="tjxj/bookdown-r2ml" />

  <meta name="twitter:card" content="summary" />
  <meta name="twitter:title" content="R2ML" />
  
  <meta name="twitter:description" content="机器学习百科全书" />
  

<meta name="author" content="By:玩机器学习的张北海" />


<meta name="date" content="2022-01-11" />

  <meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1" />
  <meta name="apple-mobile-web-app-capable" content="yes" />
  <meta name="apple-mobile-web-app-status-bar-style" content="black" />
  
  

<link rel="next" href="python基础.html"/>
<script src="libs/jquery/jquery-3.6.0.min.js"></script>
<script src="https://cdn.jsdelivr.net/npm/fuse.js@6.4.6/dist/fuse.min.js"></script>
<link href="libs/gitbook/css/style.css" rel="stylesheet" />
<link href="libs/gitbook/css/plugin-table.css" rel="stylesheet" />
<link href="libs/gitbook/css/plugin-bookdown.css" rel="stylesheet" />
<link href="libs/gitbook/css/plugin-highlight.css" rel="stylesheet" />
<link href="libs/gitbook/css/plugin-search.css" rel="stylesheet" />
<link href="libs/gitbook/css/plugin-fontsettings.css" rel="stylesheet" />
<link href="libs/gitbook/css/plugin-clipboard.css" rel="stylesheet" />








<link href="libs/anchor-sections/anchor-sections.css" rel="stylesheet" />
<script src="libs/anchor-sections/anchor-sections.js"></script>




<link rel="stylesheet" href="css/style.css" type="text/css" />
</head>

<body>



  <div class="book without-animation with-summary font-size-2 font-family-1" data-basepath=".">

    <div class="book-summary">
      <nav role="navigation">

<ul class="summary">
<li><a href="./">Road to Machine Learning</a></li>

<li class="divider"></li>
<li class="chapter" data-level="1" data-path="index.html"><a href="index.html"><i class="fa fa-check"></i><b>1</b> 机器学习入门指南（极简版）</a><ul>
<li class="chapter" data-level="1.1" data-path="index.html"><a href="index.html#python"><i class="fa fa-check"></i><b>1.1</b> Python</a><ul>
<li class="chapter" data-level="1.1.1" data-path="index.html"><a href="index.html#python书"><i class="fa fa-check"></i><b>1.1.1</b> Python——书</a></li>
<li class="chapter" data-level="1.1.2" data-path="index.html"><a href="index.html#python教程"><i class="fa fa-check"></i><b>1.1.2</b> Python——教程</a></li>
<li class="chapter" data-level="1.1.3" data-path="index.html"><a href="index.html#python视频"><i class="fa fa-check"></i><b>1.1.3</b> Python——视频</a></li>
</ul></li>
<li class="chapter" data-level="1.2" data-path="index.html"><a href="index.html#机器学习"><i class="fa fa-check"></i><b>1.2</b> 机器学习</a><ul>
<li class="chapter" data-level="1.2.1" data-path="index.html"><a href="index.html#机器学习书"><i class="fa fa-check"></i><b>1.2.1</b> 机器学习——书</a></li>
<li class="chapter" data-level="1.2.2" data-path="index.html"><a href="index.html#机器学习教程"><i class="fa fa-check"></i><b>1.2.2</b> 机器学习——教程</a></li>
<li class="chapter" data-level="1.2.3" data-path="index.html"><a href="index.html#机器学习视频"><i class="fa fa-check"></i><b>1.2.3</b> 机器学习——视频</a></li>
<li class="chapter" data-level="1.2.4" data-path="index.html"><a href="index.html#机器学习数学基础"><i class="fa fa-check"></i><b>1.2.4</b> 机器学习——数学基础</a></li>
</ul></li>
<li class="chapter" data-level="1.3" data-path="index.html"><a href="index.html#一些经验和建议"><i class="fa fa-check"></i><b>1.3</b> 一些经验和建议</a></li>
</ul></li>
<li class="chapter" data-level="2" data-path="python基础.html"><a href="python基础.html"><i class="fa fa-check"></i><b>2</b> Python基础</a><ul>
<li class="chapter" data-level="2.1" data-path="python基础.html"><a href="python基础.html#python-1"><i class="fa fa-check"></i><b>2.1</b> Python</a><ul>
<li class="chapter" data-level="2.1.1" data-path="python基础.html"><a href="python基础.html#python学习教程"><i class="fa fa-check"></i><b>2.1.1</b> Python学习教程</a></li>
<li class="chapter" data-level="2.1.2" data-path="python基础.html"><a href="python基础.html#python学习方法"><i class="fa fa-check"></i><b>2.1.2</b> Python学习方法</a></li>
<li class="chapter" data-level="2.1.3" data-path="python基础.html"><a href="python基础.html#python基础系列"><i class="fa fa-check"></i><b>2.1.3</b> Python基础系列</a></li>
<li class="chapter" data-level="2.1.4" data-path="python基础.html"><a href="python基础.html#python库"><i class="fa fa-check"></i><b>2.1.4</b> Python库</a></li>
</ul></li>
<li class="chapter" data-level="2.2" data-path="python基础.html"><a href="python基础.html#numpy"><i class="fa fa-check"></i><b>2.2</b> Numpy</a></li>
<li class="chapter" data-level="2.3" data-path="python基础.html"><a href="python基础.html#pandas"><i class="fa fa-check"></i><b>2.3</b> Pandas</a></li>
<li class="chapter" data-level="2.4" data-path="python基础.html"><a href="python基础.html#matplotlib"><i class="fa fa-check"></i><b>2.4</b> Matplotlib</a></li>
<li class="chapter" data-level="2.5" data-path="python基础.html"><a href="python基础.html#python数据可视化"><i class="fa fa-check"></i><b>2.5</b> Python数据可视化</a></li>
<li class="chapter" data-level="2.6" data-path="python基础.html"><a href="python基础.html#环境和ide"><i class="fa fa-check"></i><b>2.6</b> 环境和IDE</a><ul>
<li class="chapter" data-level="2.6.1" data-path="python基础.html"><a href="python基础.html#如何选择ide"><i class="fa fa-check"></i><b>2.6.1</b> 如何选择IDE</a></li>
<li class="chapter" data-level="2.6.2" data-path="python基础.html"><a href="python基础.html#pycharm"><i class="fa fa-check"></i><b>2.6.2</b> PyCharm</a></li>
<li class="chapter" data-level="2.6.3" data-path="python基础.html"><a href="python基础.html#vscode"><i class="fa fa-check"></i><b>2.6.3</b> VSCode</a></li>
<li class="chapter" data-level="2.6.4" data-path="python基础.html"><a href="python基础.html#spyderjupyter"><i class="fa fa-check"></i><b>2.6.4</b> Spyder&amp;Jupyter</a></li>
</ul></li>
<li class="chapter" data-level="2.7" data-path="python基础.html"><a href="python基础.html#如何阅读-python-开源项目代码"><i class="fa fa-check"></i><b>2.7</b> 如何阅读 Python 开源项目代码?</a></li>
<li class="chapter" data-level="2.8" data-path="python基础.html"><a href="python基础.html#其他待分类"><i class="fa fa-check"></i><b>2.8</b> 其他（待分类）</a></li>
</ul></li>
<li class="chapter" data-level="3" data-path="数学基础.html"><a href="数学基础.html"><i class="fa fa-check"></i><b>3</b> 数学基础</a><ul>
<li class="chapter" data-level="3.1" data-path="数学基础.html"><a href="数学基础.html#数学学习误区"><i class="fa fa-check"></i><b>3.1</b> 数学学习误区</a></li>
<li class="chapter" data-level="3.2" data-path="数学基础.html"><a href="数学基础.html#机器学习与数学"><i class="fa fa-check"></i><b>3.2</b> 机器学习与数学</a></li>
<li class="chapter" data-level="3.3" data-path="数学基础.html"><a href="数学基础.html#统计学"><i class="fa fa-check"></i><b>3.3</b> 统计学</a></li>
<li class="chapter" data-level="3.4" data-path="数学基础.html"><a href="数学基础.html#概率论"><i class="fa fa-check"></i><b>3.4</b> 概率论</a></li>
<li class="chapter" data-level="3.5" data-path="数学基础.html"><a href="数学基础.html#微积分"><i class="fa fa-check"></i><b>3.5</b> 微积分</a></li>
<li class="chapter" data-level="3.6" data-path="数学基础.html"><a href="数学基础.html#线性代数"><i class="fa fa-check"></i><b>3.6</b> 线性代数</a></li>
<li class="chapter" data-level="3.7" data-path="数学基础.html"><a href="数学基础.html#优化"><i class="fa fa-check"></i><b>3.7</b> 优化</a></li>
</ul></li>
<li class="chapter" data-level="4" data-path="机器学习基础.html"><a href="机器学习基础.html"><i class="fa fa-check"></i><b>4</b> 机器学习基础</a><ul>
<li class="chapter" data-level="4.1" data-path="机器学习基础.html"><a href="机器学习基础.html#机器学习总览"><i class="fa fa-check"></i><b>4.1</b> 机器学习总览</a></li>
<li class="chapter" data-level="4.2" data-path="机器学习基础.html"><a href="机器学习基础.html#机器学习的局限"><i class="fa fa-check"></i><b>4.2</b> 机器学习的局限</a></li>
<li class="chapter" data-level="4.3" data-path="机器学习基础.html"><a href="机器学习基础.html#数据清理和格式化"><i class="fa fa-check"></i><b>4.3</b> 数据清理和格式化</a></li>
<li class="chapter" data-level="4.4" data-path="机器学习基础.html"><a href="机器学习基础.html#探索性数据分析"><i class="fa fa-check"></i><b>4.4</b> 探索性数据分析</a></li>
<li class="chapter" data-level="4.5" data-path="机器学习基础.html"><a href="机器学习基础.html#特征工程和特征选择"><i class="fa fa-check"></i><b>4.5</b> 特征工程和特征选择</a></li>
<li class="chapter" data-level="4.6" data-path="机器学习基础.html"><a href="机器学习基础.html#性能指标"><i class="fa fa-check"></i><b>4.6</b> 性能指标</a></li>
<li class="chapter" data-level="4.7" data-path="机器学习基础.html"><a href="机器学习基础.html#优化方法"><i class="fa fa-check"></i><b>4.7</b> 优化方法</a></li>
<li class="chapter" data-level="4.8" data-path="机器学习基础.html"><a href="机器学习基础.html#超参数调整"><i class="fa fa-check"></i><b>4.8</b> 超参数调整</a></li>
<li class="chapter" data-level="4.9" data-path="机器学习基础.html"><a href="机器学习基础.html#评估最佳模型"><i class="fa fa-check"></i><b>4.9</b> 评估最佳模型</a></li>
<li class="chapter" data-level="4.10" data-path="机器学习基础.html"><a href="机器学习基础.html#机器学习资源推荐"><i class="fa fa-check"></i><b>4.10</b> 机器学习资源推荐</a></li>
<li class="chapter" data-level="4.11" data-path="机器学习基础.html"><a href="机器学习基础.html#面试竞赛经验"><i class="fa fa-check"></i><b>4.11</b> 面试&amp;竞赛经验</a></li>
<li class="chapter" data-level="4.12" data-path="机器学习基础.html"><a href="机器学习基础.html#机器学习的书怎么读"><i class="fa fa-check"></i><b>4.12</b> 机器学习的书怎么读？</a><ul>
<li class="chapter" data-level="4.12.1" data-path="机器学习基础.html"><a href="机器学习基础.html#统计学习方法"><i class="fa fa-check"></i><b>4.12.1</b> 统计学习方法</a></li>
<li class="chapter" data-level="4.12.2" data-path="机器学习基础.html"><a href="机器学习基础.html#西瓜书"><i class="fa fa-check"></i><b>4.12.2</b> 西瓜书</a></li>
</ul></li>
<li class="chapter" data-level="4.13" data-path="机器学习基础.html"><a href="机器学习基础.html#机器学习工具"><i class="fa fa-check"></i><b>4.13</b> 机器学习工具</a></li>
<li class="chapter" data-level="4.14" data-path="机器学习基础.html"><a href="机器学习基础.html#其他"><i class="fa fa-check"></i><b>4.14</b> 其他</a></li>
</ul></li>
<li class="chapter" data-level="5" data-path="机器学习模型.html"><a href="机器学习模型.html"><i class="fa fa-check"></i><b>5</b> 机器学习模型</a><ul>
<li class="chapter" data-level="5.1" data-path="机器学习模型.html"><a href="机器学习模型.html#掌握机器学习算法的三重境界"><i class="fa fa-check"></i><b>5.1</b> 掌握机器学习算法的三重境界</a></li>
<li class="chapter" data-level="5.2" data-path="机器学习模型.html"><a href="机器学习模型.html#天搞定机器学习系统连载中"><i class="fa fa-check"></i><b>5.2</b> 100天搞定机器学习系统（连载中）</a></li>
<li class="chapter" data-level="5.3" data-path="机器学习模型.html"><a href="机器学习模型.html#回归"><i class="fa fa-check"></i><b>5.3</b> 回归</a></li>
<li class="chapter" data-level="5.4" data-path="机器学习模型.html"><a href="机器学习模型.html#逻辑回归"><i class="fa fa-check"></i><b>5.4</b> 逻辑回归</a></li>
<li class="chapter" data-level="5.5" data-path="机器学习模型.html"><a href="机器学习模型.html#决策树"><i class="fa fa-check"></i><b>5.5</b> 决策树</a></li>
<li class="chapter" data-level="5.6" data-path="机器学习模型.html"><a href="机器学习模型.html#主成分分析"><i class="fa fa-check"></i><b>5.6</b> 主成分分析</a></li>
<li class="chapter" data-level="5.7" data-path="机器学习模型.html"><a href="机器学习模型.html#随机森林"><i class="fa fa-check"></i><b>5.7</b> 随机森林</a></li>
<li class="chapter" data-level="5.8" data-path="机器学习模型.html"><a href="机器学习模型.html#xgboost"><i class="fa fa-check"></i><b>5.8</b> XGBoost</a></li>
<li class="chapter" data-level="5.9" data-path="机器学习模型.html"><a href="机器学习模型.html#聚类"><i class="fa fa-check"></i><b>5.9</b> 聚类</a></li>
<li class="chapter" data-level="5.10" data-path="机器学习模型.html"><a href="机器学习模型.html#贝叶斯"><i class="fa fa-check"></i><b>5.10</b> 贝叶斯</a></li>
<li class="chapter" data-level="5.11" data-path="机器学习模型.html"><a href="机器学习模型.html#svm"><i class="fa fa-check"></i><b>5.11</b> SVM</a></li>
<li class="chapter" data-level="5.12" data-path="机器学习模型.html"><a href="机器学习模型.html#降维"><i class="fa fa-check"></i><b>5.12</b> 降维</a></li>
<li class="chapter" data-level="5.13" data-path="机器学习模型.html"><a href="机器学习模型.html#其他-1"><i class="fa fa-check"></i><b>5.13</b> 其他</a></li>
<li class="chapter" data-level="5.14" data-path="机器学习模型.html"><a href="机器学习模型.html#学习方法"><i class="fa fa-check"></i><b>5.14</b> 学习方法</a></li>
</ul></li>
<li class="chapter" data-level="6" data-path="机器学习项目实战.html"><a href="机器学习项目实战.html"><i class="fa fa-check"></i><b>6</b> 机器学习项目实战</a><ul>
<li class="chapter" data-level="6.1" data-path="机器学习项目实战.html"><a href="机器学习项目实战.html#数据分析篇"><i class="fa fa-check"></i><b>6.1</b> 数据分析篇</a></li>
<li class="chapter" data-level="6.2" data-path="机器学习项目实战.html"><a href="机器学习项目实战.html#机器学习篇"><i class="fa fa-check"></i><b>6.2</b> 机器学习篇</a></li>
<li class="chapter" data-level="6.3" data-path="机器学习项目实战.html"><a href="机器学习项目实战.html#深度学习"><i class="fa fa-check"></i><b>6.3</b> 深度学习</a></li>
<li class="chapter" data-level="6.4" data-path="机器学习项目实战.html"><a href="机器学习项目实战.html#其他-2"><i class="fa fa-check"></i><b>6.4</b> 其他</a></li>
</ul></li>
<li class="chapter" data-level="7" data-path="深度学习基础.html"><a href="深度学习基础.html"><i class="fa fa-check"></i><b>7</b> 深度学习基础</a><ul>
<li class="chapter" data-level="7.1" data-path="深度学习基础.html"><a href="深度学习基础.html#入门教程"><i class="fa fa-check"></i><b>7.1</b> 入门教程</a></li>
<li class="chapter" data-level="7.2" data-path="深度学习基础.html"><a href="深度学习基础.html#神经网络"><i class="fa fa-check"></i><b>7.2</b> 神经网络</a></li>
<li class="chapter" data-level="7.3" data-path="深度学习基础.html"><a href="深度学习基础.html#深度学习-1"><i class="fa fa-check"></i><b>7.3</b> 深度学习</a></li>
<li class="chapter" data-level="7.4" data-path="深度学习基础.html"><a href="深度学习基础.html#资源推荐"><i class="fa fa-check"></i><b>7.4</b> 资源推荐</a></li>
<li class="chapter" data-level="7.5" data-path="深度学习基础.html"><a href="深度学习基础.html#其他-3"><i class="fa fa-check"></i><b>7.5</b> 其他</a></li>
</ul></li>
<li class="chapter" data-level="8" data-path="工具和框架篇.html"><a href="工具和框架篇.html"><i class="fa fa-check"></i><b>8</b> 工具和框架篇</a><ul>
<li class="chapter" data-level="8.1" data-path="工具和框架篇.html"><a href="工具和框架篇.html#常见框架"><i class="fa fa-check"></i><b>8.1</b> 常见框架</a></li>
<li class="chapter" data-level="8.2" data-path="工具和框架篇.html"><a href="工具和框架篇.html#sklearn"><i class="fa fa-check"></i><b>8.2</b> sklearn</a><ul>
<li class="chapter" data-level="8.2.1" data-path="工具和框架篇.html"><a href="工具和框架篇.html#如何正确地实用sklearn"><i class="fa fa-check"></i><b>8.2.1</b> 如何正确地实用sklearn</a></li>
<li class="chapter" data-level="8.2.2" data-path="工具和框架篇.html"><a href="工具和框架篇.html#sklearn入门及技巧篇"><i class="fa fa-check"></i><b>8.2.2</b> sklearn入门及技巧篇</a></li>
</ul></li>
<li class="chapter" data-level="8.3" data-path="工具和框架篇.html"><a href="工具和框架篇.html#tensorflow-vs-pytorch"><i class="fa fa-check"></i><b>8.3</b> TensorFlow VS PyTorch</a><ul>
<li class="chapter" data-level="8.3.1" data-path="工具和框架篇.html"><a href="工具和框架篇.html#安装问题"><i class="fa fa-check"></i><b>8.3.1</b> 安装问题</a></li>
</ul></li>
<li class="chapter" data-level="8.4" data-path="工具和框架篇.html"><a href="工具和框架篇.html#tensorflow"><i class="fa fa-check"></i><b>8.4</b> Tensorflow</a></li>
<li class="chapter" data-level="8.5" data-path="工具和框架篇.html"><a href="工具和框架篇.html#pytorch"><i class="fa fa-check"></i><b>8.5</b> Pytorch</a><ul>
<li class="chapter" data-level="8.5.1" data-path="工具和框架篇.html"><a href="工具和框架篇.html#pytorch教程"><i class="fa fa-check"></i><b>8.5.1</b> Pytorch教程</a></li>
<li class="chapter" data-level="8.5.2" data-path="工具和框架篇.html"><a href="工具和框架篇.html#pytorch安装与使用"><i class="fa fa-check"></i><b>8.5.2</b> Pytorch安装与使用</a></li>
</ul></li>
<li class="chapter" data-level="8.6" data-path="工具和框架篇.html"><a href="工具和框架篇.html#其他-4"><i class="fa fa-check"></i><b>8.6</b> 其他</a></li>
</ul></li>
<li class="chapter" data-level="9" data-path="开源项目推荐.html"><a href="开源项目推荐.html"><i class="fa fa-check"></i><b>9</b> 开源项目推荐</a></li>
<li class="chapter" data-level="10" data-path="免费资料下载.html"><a href="免费资料下载.html"><i class="fa fa-check"></i><b>10</b> 免费资料下载</a><ul>
<li class="chapter" data-level="10.1" data-path="免费资料下载.html"><a href="免费资料下载.html#python-2"><i class="fa fa-check"></i><b>10.1</b> Python</a></li>
<li class="chapter" data-level="10.2" data-path="免费资料下载.html"><a href="免费资料下载.html#机器学习-1"><i class="fa fa-check"></i><b>10.2</b> 机器学习</a></li>
<li class="chapter" data-level="10.3" data-path="免费资料下载.html"><a href="免费资料下载.html#深度学习-2"><i class="fa fa-check"></i><b>10.3</b> 深度学习</a></li>
<li class="chapter" data-level="10.4" data-path="免费资料下载.html"><a href="免费资料下载.html#其他-5"><i class="fa fa-check"></i><b>10.4</b> 其他</a></li>
<li class="chapter" data-level="10.5" data-path="免费资料下载.html"><a href="免费资料下载.html#数据集"><i class="fa fa-check"></i><b>10.5</b> 数据集</a></li>
<li class="chapter" data-level="10.6" data-path="免费资料下载.html"><a href="免费资料下载.html#r"><i class="fa fa-check"></i><b>10.6</b> R</a></li>
</ul></li>
<li class="chapter" data-level="11" data-path="机器学习论文.html"><a href="机器学习论文.html"><i class="fa fa-check"></i><b>11</b> 机器学习论文</a><ul>
<li class="chapter" data-level="11.1" data-path="机器学习论文.html"><a href="机器学习论文.html#如何高效读论文"><i class="fa fa-check"></i><b>11.1</b> 如何高效读论文？</a></li>
<li class="chapter" data-level="11.2" data-path="机器学习论文.html"><a href="机器学习论文.html#机器学习ai必读论文"><i class="fa fa-check"></i><b>11.2</b> 机器学习、AI必读论文</a></li>
<li class="chapter" data-level="11.3" data-path="机器学习论文.html"><a href="机器学习论文.html#深度学习必读论文"><i class="fa fa-check"></i><b>11.3</b> 深度学习必读论文</a></li>
</ul></li>
<li class="chapter" data-level="12" data-path="杂谈.html"><a href="杂谈.html"><i class="fa fa-check"></i><b>12</b> 杂谈</a><ul>
<li class="chapter" data-level="12.1" data-path="杂谈.html"><a href="杂谈.html#数学的故事"><i class="fa fa-check"></i><b>12.1</b> 数学的故事</a></li>
<li class="chapter" data-level="12.2" data-path="杂谈.html"><a href="杂谈.html#统计学-1"><i class="fa fa-check"></i><b>12.2</b> 统计学</a></li>
<li class="chapter" data-level="12.3" data-path="杂谈.html"><a href="杂谈.html#大厂技术观察"><i class="fa fa-check"></i><b>12.3</b> 大厂技术观察</a></li>
<li class="chapter" data-level="12.4" data-path="杂谈.html"><a href="杂谈.html#程序人生"><i class="fa fa-check"></i><b>12.4</b> 程序人生</a></li>
<li class="chapter" data-level="12.5" data-path="杂谈.html"><a href="杂谈.html#效率工具"><i class="fa fa-check"></i><b>12.5</b> 效率工具</a></li>
<li class="chapter" data-level="12.6" data-path="杂谈.html"><a href="杂谈.html#其他-6"><i class="fa fa-check"></i><b>12.6</b> 其他</a></li>
</ul></li>
<li class="chapter" data-level="13" data-path="联系作者.html"><a href="联系作者.html"><i class="fa fa-check"></i><b>13</b> 联系作者</a></li>
<li class="divider"></li>
<li><a href="https://bookdown.org" target="blank">本书由 bookdown 强力驱动</a></li>

</ul>

      </nav>
    </div>

    <div class="book-body">
      <div class="body-inner">
        <div class="book-header" role="navigation">
          <h1>
            <i class="fa fa-circle-o-notch fa-spin"></i><a href="./">R2ML</a>
          </h1>
        </div>

        <div class="page-wrapper" tabindex="-1" role="main">
          <div class="page-inner">

            <section class="normal" id="section-">
<div id="header">
<h1 class="title">R2ML</h1>
<p class="author"><em>By:玩机器学习的张北海</em></p>
<p class="date"><em>2022-01-11</em></p>
</div>
<div id="机器学习入门指南极简版" class="section level1">
<h1><span class="header-section-number">第 1 章</span> 机器学习入门指南（极简版）</h1>
<p>我更倾向于把它称为一本百科百科全书，我会把基础框架搭好并开源，每一个章节，大家如果有更好的文章可以投稿给我，或者在github提交代码</p>
<p><a href="https://github.com/tjxj/bookdown-r2ml" class="uri">https://github.com/tjxj/bookdown-r2ml</a></p>
<p>由于内容过于庞大，大家可以优先看一下这个极简版，分享我机器学习之路看过的一些书、教程、视频，还有学习经验和建议，希望能对大家的学习有所帮助。</p>
<p><img src="files/image_20210411151010.png" ></p>
<div id="python" class="section level2">
<h2><span class="header-section-number">1.1</span> Python</h2>
<div id="python书" class="section level3">
<h3><span class="header-section-number">1.1.1</span> Python——书</h3>
<p>之前跟出版社合作，书柜里积攒了很多Python相关的书，这里推荐三本最有价值的吧。</p>
<ul>
<li><strong>《流畅的Python》</strong>，很厚，比较全面，可以作为工具书常常翻看。</li>
</ul>
<p><img src="files/image_20210411085101.png" ></p>
<ul>
<li><strong>《 从入门到实践（第2版）》</strong> 非常全面，对新手还算友好，里面有很多的练习项目非常不错。</li>
</ul>
<p><img src="files/image_20210411085219.png" ></p>
<ul>
<li><strong>《利用Python进行数据分析·第2版》</strong> 数据分析入门必读书，主要介绍了python 3个库numpy（数组），pandas（数据分析）和matplotlib（绘图）的学习。有开源版，就不用买了，下载链接及代码如下：</li>
</ul>
<p><img src="files/image_20210411085319.png" ></p>
<p><a href="https://github.com/iamseancheney/python_for_data_analysis_2nd_chinese_version" class="uri">https://github.com/iamseancheney/python_for_data_analysis_2nd_chinese_version</a></p>
</div>
<div id="python教程" class="section level3">
<h3><span class="header-section-number">1.1.2</span> Python——教程</h3>
<p>学习Python最好的入门线上教程，首推<strong>Python官方文档</strong><br />
<a href="https://docs.python.org/zh-cn/3/tutorial/index.html" class="uri">https://docs.python.org/zh-cn/3/tutorial/index.html</a></p>
<p>官方文档足够详细和系统，但是内容太庞大，学习来会有点吃力，我建议只看tutorial即可，就是上面的链接。</p>
<p>直接啃官方文档的教材，不如老师讲给你听来的效率高。廖雪峰的Python新手教程也是个不错的选择，每一节都有练习题，学习来更顺畅，对新手很友好。<br />
<a href="https://www.liaoxuefeng.com/wiki/1016959663602400" class="uri">https://www.liaoxuefeng.com/wiki/1016959663602400</a></p>
<p>机器学习最常用的库少不了Numpy Pandas Matplotlib这些库我觉得看官方文档就好了，不过英文不好的同学可能就不满意了，这里分别列一下这些库的官方文档和我觉得很不错的中文教程，提醒一下哈，官方文档只需要看我列出的链接即可。</p>
<p><strong>Numpy</strong><br />
官方文档：<a href="https://numpy.org/doc/stable/user/quickstart.html" class="uri">https://numpy.org/doc/stable/user/quickstart.html</a><br />
中文教程：<a href="https://www.numpy.org.cn/user/quickstart.html" class="uri">https://www.numpy.org.cn/user/quickstart.html</a><br />
<strong>Pandas</strong><br />
官方文档：<a href="https://pandas.pydata.org/docs/user_guide/10min.html" class="uri">https://pandas.pydata.org/docs/user_guide/10min.html</a><br />
中文教程：<a href="https://www.pypandas.cn/docs/getting_started/10min.html" class="uri">https://www.pypandas.cn/docs/getting_started/10min.html</a><br />
<strong>Matplotlib</strong><br />
官方文档：<a href="https://matplotlib.org/stable/tutorials/introductory/usage.html" class="uri">https://matplotlib.org/stable/tutorials/introductory/usage.html</a><br />
中文教程：<a href="https://www.matplotlib.org.cn/tutorials/" class="uri">https://www.matplotlib.org.cn/tutorials/</a></p>
</div>
<div id="python视频" class="section level3">
<h3><span class="header-section-number">1.1.3</span> Python——视频</h3>
<p>实话实话，我没有完整的看过任何Python视频。归根结底，Python入门很简单，看视频效率太低。传言B站的[小甲鱼]零基础入门学习Python不错，简单看了一眼，确实0基础。我们用Python是用来学机器学习的，喜欢看视频学习的同学可以看看，建议只看P1-P53即可。</p>
<p><strong>《零基础入门学习Python》</strong>：<a href="https://www.bilibili.com/video/av27789609" class="uri">https://www.bilibili.com/video/av27789609</a></p>
</div>
</div>
<div id="机器学习" class="section level2">
<h2><span class="header-section-number">1.2</span> 机器学习</h2>
<div id="机器学习书" class="section level3">
<h3><span class="header-section-number">1.2.1</span> 机器学习——书</h3>
<p>市面上凡推荐机器学习的书，都少不了李航的《统计学习方法》和周志华的《机器学习》，我当初也是看了大佬推荐，在这两本书上耗费了极多的时间。但这两本我觉得都很不适合入门，尤其是统计学习方法，简直就是上等武功秘籍，太过精炼，啃起来太吃力。对比起来周老师的《机器学习》相对好点，其中有些公式推导有点跳，Datawhale 出了一本开源的《机器学习公式详解》是个很好的补充。周世华的《机器学习》是必不可少的工具书，还是必读的，而且要反复阅读，不过建议在看过视频教程之后。</p>
<p><img src="files/image_20210411084756.png" ></p>
<p><a href="https://datawhalechina.github.io/pumpkin-book" class="uri">https://datawhalechina.github.io/pumpkin-book</a></p>
<p>偏应用的书，只推荐一本，其他的都不要看！！！：<strong>《机器学习实战：基于Scikit-Learn、Keras和TensorFlow（原书第2版）》</strong>，入门可以先看前 9 章。</p>
<p><img src="files/image_20210411092247.png" ></p>
<p>市面上很少有书能够把机器学习在业务层面的应用介绍清楚，比如模型解释、模型上线，模型监控等等，没有看到特别详细的，有一本还算满意，就是知名度比较低：《机器学习：软件工程方法与实现。</p>
<p><img src="files/image_20210411090903.png" ></p>
<p>现在无论是竞赛还是工业界，boost模型都应用十分广泛，分类、回归、排序，XGBoost都能搞。最后再介绍一本我认为的必读：《深入理解XGBoost：高效机器学习算法与进阶》，作者是XGBoost开源社区贡献者何龙。这本书以机器学习基础知识做铺垫，深入剖析了XGBoost的原理、分布式实现、模型优化、深度应用等。</p>
<p><img src="files/image_20210411091532.png" ></p>
</div>
<div id="机器学习教程" class="section level3">
<h3><span class="header-section-number">1.2.2</span> 机器学习——教程</h3>
<p>教程没有看到太好的，除了sklearn的文档，只推荐吴恩达、李宏毅、林轩田三位老师的视频课件。课件这里不单独列出来了，下载链接我放到思维导图里了。</p>
<p><strong>Sklearn</strong><br />
官方文档：<a href="https://scikit-learn.org/stable/user_guide.html" class="uri">https://scikit-learn.org/stable/user_guide.html</a><br />
中文教程：<a href="https://sklearn.apachecn.org/" class="uri">https://sklearn.apachecn.org/</a></p>
</div>
<div id="机器学习视频" class="section level3">
<h3><span class="header-section-number">1.2.3</span> 机器学习——视频</h3>
<p>与Python不同，机器学习基础我觉得最好还是跟着视频学，因为初学机器学习算法，涉及很多公式推导，非常难理解，跟着视频学起来会轻松不少。</p>
<p>视频首推<strong>吴恩达</strong>的公开课，这是学习机器学习基础知识的最好的课程。英语不好的同学也不要担心，视频是有中文字幕的。<br />
<a href="https://www.bilibili.com/video/BV164411b7dx" class="uri">https://www.bilibili.com/video/BV164411b7dx</a></p>
<p>作为补充，时间充裕的同学可以看看台大李宏毅的机器学习公开课，特点是中文授课，比较轻松愉快。</p>
<p><a href="https://www.bilibili.com/video/BV1pE411g7Wi" class="uri">https://www.bilibili.com/video/BV1pE411g7Wi</a></p>
<p>时间更充裕的也可以看看林轩田的视频课，只看基石部分即可。<br />
<a href="https://www.bilibili.com/video/BV1Ft41197Dy" class="uri">https://www.bilibili.com/video/BV1Ft41197Dy</a></p>
</div>
<div id="机器学习数学基础" class="section level3">
<h3><span class="header-section-number">1.2.4</span> 机器学习——数学基础</h3>
<p>系统地学习机器学习所必须的数学知识</p>
<p>数学基础这一块是个无底洞，不太建议大家耗费过多时间，用到了再补也不迟。</p>
<p>也不建议大家看书，基础确实特别薄弱的同学，推荐一本：《机器学习的数学》，这本书特别全面的介绍了微积分、线性代数、概率统计、信息论、随机过程、图论等内容。再强调一遍，此书仅适于基础特别薄弱的同学。</p>
<p><img src="files/image_20210411142542.png" ></p>
<p>我感觉机器学习中用到最多的应该是线代，喜欢看视频的可以看看李宏毅的机器学习中的线性代数：<br />
<a href="https://www.bilibili.com/video/BV1G7411f7BE/" class="uri">https://www.bilibili.com/video/BV1G7411f7BE/</a></p>
<p>或者3blue1brown：线性代数的本质<br />
<a href="https://www.bilibili.com/video/BV1Ys411k7yQ" class="uri">https://www.bilibili.com/video/BV1Ys411k7yQ</a></p>
<p>其他数学基础相关的电子书，我也放到思维导图中了。</p>
</div>
</div>
<div id="一些经验和建议" class="section level2">
<h2><span class="header-section-number">1.3</span> 一些经验和建议</h2>
<p>1、我敢肯定很多初学者都是资料收集爱好者，越攒越多反而不知道从何开始。我强烈建议把资料都扔掉，以我的这一套为准，一以贯之的学下去。</p>
<p>2、就像前面我提到的，很多东西先不要深究，不要在某些地方卡太久（比如数学部分，比如编程基础），先学下去，学完。了解大的框架之后，以后用到哪里，再回过来补也不迟。</p>
<p>3、机器学习的各种算法没必要样样精通，常用的比如LR、树模型、RF、XGBoost等等掌握好就不错了。</p>
<p>4、我身边一些优秀的程序员、分析师、工程师都非常推崇“做中学，学中做”，无论是书本还是视频，看到一些好的方法和技巧，要立即自己实现一遍。看起来非常简单的东西，真真动手的时候才会发现自己的不足。快速学完上述内容就尽快开始实践吧，可以先复现天池或kaggle上优秀的notebook，然后就参与一些入门竞赛。</p>
<p>5、如果你已有工作，最好的还是在业务中寻找机器学习应用场景，然后尝试去开发一个适用的模型。不懂就搜索，学习。<strong>这是我所知最好的，最有价值的学习方法。</strong></p>
<p>6、输出也是特别好的学习方式，输出就是把新学到的知识用某种方式讲给别人听，做到让他们也能理解、学会。我比较喜欢写笔记（我常用的是微软的OneNote），然后把笔记整理成文章发到博客上。这样不仅使对自己知识掌握程度的一种检验，发现薄弱点，也可以让大家共同监督，相互学习，教学相长。</p>
<p>OK，以上就是所有内容。</p>

</div>
</div>
            </section>

          </div>
        </div>
      </div>

<a href="python基础.html" class="navigation navigation-next navigation-unique" aria-label="Next page"><i class="fa fa-angle-right"></i></a>
    </div>
  </div>
<script src="libs/gitbook/js/app.min.js"></script>
<script src="libs/gitbook/js/clipboard.min.js"></script>
<script src="libs/gitbook/js/plugin-search.js"></script>
<script src="libs/gitbook/js/plugin-sharing.js"></script>
<script src="libs/gitbook/js/plugin-fontsettings.js"></script>
<script src="libs/gitbook/js/plugin-bookdown.js"></script>
<script src="libs/gitbook/js/jquery.highlight.js"></script>
<script src="libs/gitbook/js/plugin-clipboard.js"></script>
<script>
gitbook.require(["gitbook"], function(gitbook) {
gitbook.start({
"sharing": {
"github": true,
"facebook": false,
"twitter": true,
"linkedin": false,
"weibo": false,
"instapaper": false,
"vk": false,
"whatsapp": false,
"all": ["facebook", "twitter", "linkedin", "weibo", "instapaper"]
},
"fontsettings": {
"theme": "white",
"family": "sans",
"size": 2
},
"edit": {
"link": "https://github.com/yihui/bookdown-chinese/edit/master/index.Rmd",
"text": "编辑"
},
"history": {
"link": null,
"text": null
},
"view": {
"link": null,
"text": null
},
"download": ["bookdown.pdf", "bookdown.epub"],
"search": {
"engine": "fuse",
"options": null
},
"toc": {
"collapse": "none"
}
});
});
</script>

</body>

</html>
